图2 自动化实验框架 2.2.2 业务视角的负载分析 在推荐系统场景中，我们使用了TensorFlow Parameter Server[3]（简称PS）异步训练模式来支持业务分布式训练需求。...在原生的TensorFlow中构建Embedding模块，用户需要首先创建一个足够装得下所有稀疏参数的Variable，然后在这个Variable上进行Embedding的学习。...RDMA主要包括三种协议Infiniband、RoCE(V1, V2)、iWARP。在美团内部的深度学习场景中，RDMA通信协议使用的是RoCE V2协议。...以Adam优化器为例，需要创建两个slot，以保存优化中的动量信息，它的Shape与Embedding相同。在原生优化器中，这两个Variable是单独创建的，并在反向梯度更新的时候会去读写。...如果将深度模型训练简单的分为前向和反向，在单步内，由于两者的强依赖性，无法做到有效并行，字节BytePS[8]中引入的通信调度打破了step iteration间的屏障，上一轮的部分参数更新完毕后，即可提前开始下轮的前向计算
有些深度学习的工具 ，比如 TensorFlow（https://www.tensorflow.org/ ） 在计算这些梯度的时候格外有用。...例如，在游戏 pong（类似于打乒乓球）中, 一个简单的策略是： 如果这个球以一定的角度移动，那么最好的行为是对应这个角度移动挡板。...在我们的例子中，我们将会收集多种行为来训练它。我们将会把我们的环境训练数据初始化为空，然后逐步添加我们的训练数据。 ? 接下来我们定义一些训练我们的神经网络过程中将会用到的超参数。 ?...在 TensorFlow 上面实现，计算我们的策略损失可以使用 sparse_softmax_cross_entropy 函数（http://t.cn/RQIPRc7 ）。...根据我们的初始权重初始化，我们的 Agent 最终应该以大约 200 个训练循环解决环境，平均奖励 1200。OpenAI 的解决这个环境的标准是在超过 100 次试验中能获取 1000 的奖励。
这是在chandoo.org上看到的一个有趣的图表制作示例，真的让人不由得感叹：只有想不到，没有做不到！ 具体效果如下图1所示。...图1 据文中介绍，只要你有足够的时间以及三角学知识，都可以实现这个效果。 这座时钟图表由2个部分组成：表盘和旋转指针。可以在一张图表中创建表盘和指针，也可分别创建，然后将它们重叠，这更简单一些。...时钟的指针从60开始并顺时针旋转，这意味着如果完成的时间是5，我们的时钟指针应该离初始位置 300。因此，x = sin(300), y =cos(300)。...在Excel中相对应的是SIN(RADIANS(30))，COS(RADIANS(30))。 当时钟组装好后，工作还没有完成，必须通过VBA给它安装“电池”，使指针转动。...运行时钟的基本逻辑很简单：当时钟运行时，检查是否下一秒，移动指针（通过修改执行秒的值）；如果没有，就等待。 如果有兴趣，可以在完美Excel公众号底部发消息： 动画时钟 下载示例工作簿研究。
在 Tensorflow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图，所以在我们构建完模型所需要的图之后，还需要打开一个会话（Session）来运行整个计算图 通常使用import tensorflow...通过训练数据来调整神经网络中参数的取值 使用训练好的神经网络来预测未知的数据 TensorFlow中矩阵乘法的使用： tf.matmul(x, w) tf.random_normal函数可以产生一个矩阵...)函数可以拿到当前计算图上的所有变量，有助于持久化整个计算图的运行状态 TensorFlow中，变量的类型是不可改变的，而纬度是可以更改的，只是需要设置validate_shape=False TensorFlow...已知当我们设置学习率的时候，我们应该首先选取一个较大的学习率，然后在训练的过程中逐渐进行衰减。...，要设置reuse为True，否则则是另外创建 当上下文管理器嵌套的时候，如果内部的上下文管理器不设置reuse值，那么其将会保持和外层值一致 也可以在名称为空的命名空间中直接通过代命名空间名称的变量名来获取其他命名空间下的变量
在使用Tensorflow训练神经网络时， # 一般将代表训练轮数的变量指定为不可训练的参数。...在真实的应用中，这部分数据在训练时是不可见的，这个数据只是作为 # 模型优劣的最后评价标准。...因为一个神经网络的最终目标是对未知数据提供判断，所以为了估计模型在未知数据上的效果，需要保证测试数据在训练过程中是不可见的。...tf.variable_scope函数生成的上下文管理器也会创建一个tensorflow中的命名空间，在命名空间内创建的变量名称都会带上这个命名空间作为前缀。...在训练神经网络时会创建这些变量：在测试时会通过# 保存的模型加载这些变量的取值。
在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络, 然后在执行阶段反复执行图中的训练 op. Graph-构建图 首先是创建源 op (source op)，源 op 不需要任何输入。...所以在调用 run() 执行表达式之前, 它并不会真正执行赋值操作. 通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量. 例如, 你可以将一个神经网络的权重作为某个变量存储在一个 tensor 中....在训练过程中, 通过重复运行训练图, 更新这个 tensor....其中每一个变量都以变量创建时传入的名称被保存。 有时候在检查点文件中明确定义变量的名称很有用。...举个例子，你也许已经训练得到了一个模型，其中有个变量命名为"weights"，你想把它的值恢复到一个新的变量"params"中。 有时候仅保存和恢复模型的一部分变量很有用。
Variable()方法，创建一个新的变量，用具体的值初始化，变量名称可选。...”，reuse=True): v2 = get_variable(“v”, shape1) # 输出 True, 都是s1/v print（v==v2） # 变量空间s1下创建变量v with tf.variable_scope...TensorFlow里边怎么进行持久管理呢？前面我们说了很多进行模型训练，这里使用tf.train中的saver()保存。...创建saver对象，在session中训练好模型，然后调用saver的save方法，指定路径进行保存。...，训练前期使用较大的学习率加速，让模型快速收敛，训练过程中主键减小学习速率，到训练后期使用较小的学习率，使模型在训练后期更稳定。
在Tensorflow的世界中，则可以看成是两个tensor和一个op（operation的缩写，即操作）。简单来说，做一个机器学习的任务就是计算一张图。 在计算图之前，当然要把图建立好。...例如，计算（1+2）*3再开根号，是一个包括了3个tensor和3个Op的图。 不过，Tensorflow的图和常规的表达式还有所不同，Tensorflow中的节点变量是可以被递归的更新的。...TensorflowSharp中的几类主要变量 Const：常量，这很好理解。它们在定义时就必须被赋值，而且值永远无法被改变。 Placeholder：占位符。...这是一个在定义时不需要赋值，但在使用之前必须赋值（feed）的变量，通常用作训练数据。 Variable：变量，它和占位符的不同是它在定义时需要赋值，而且它的数值是可以在图的计算过程中随时改变的。...因此，占位符通常用作图的输入（即训练数据），而变量用作图中可以被“训练”或“学习”的那些tensor，例如y=ax+b中的a和b。 5.
创建所需的变量后，数据和线之间的误差是可以被定义（计算）的。定义的误差被嵌入到优化器（optimizer）中。然后启动 TensorFlow，并重复调用优化器。...默认情况下，Saver 会处理默认的图及其所有包含的变量，但是你可以创建尽可能多的 Saver 来控制你想要的任何图或子图的变量。...') # or saves only v2 v2_saver.save(sess, dir + '/data-v2.chkp') 如果查看你的文件夹，它实际上每创建 3 个文件调用一次保存操作并创建一个检查点...如果你想做一些调试，pbtxt 文件只是模型的非压缩 Protobufs 图。 最后，事件文件在 TensorBoard 中存储了所有你需要用来可视化模型和训练时测量的所有数据。...TF 自带多个方便的帮助方法，如： 在时间和迭代中处理模型的不同检查点。它如同一个救生员，以防你的机器在训练结束前崩溃。
那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢？ 实际上，我们可以把Tensor理解成N维矩阵（N维数组）。...通过上述的三种方式，我们便可以实现变量的初始化，放心的使用变量了。 我们经常在训练模型后，希望保存训练的结果，以便下次再使用或是方便日后查看，这时就用到了Tensorflow变量的保存。...变量的保存是通过tf.train.Saver()方法创建一个Saver管理器，来保存计算图模型中的所有变量。...我们可以把这三个参数看作为形参，在使用时传入具体的常量值。这也是placeholder不同于常量的地方，它不可以直接拿来使用，而是需要用户传递常数值。...最后，Tensorflow中还有一个重要的概念——fetch。Fetch的含义是指可以在一个会话中同时运行多个op。这就方便我们在实际的建模过程中，输出一些中间的op，取回多个tensor。
前言 首先，我们从一个直观的例子，讲解如何实现Tensorflow模型参数的保存以及保存后模型的读取。 然后，我们在之前多层感知机的基础上进行模型的参数保存，以及参数的读取。...该项技术可以用于Tensorflow分段训练模型以及对经典模型进行fine tuning（微调） Tensorflow 模型的保存与读取（直观） 模型参数存储 import tensorflow as...tf # 随机生成v1与v2变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,2]), name="v1") v2 = tf.Variable(tf.random_normal...(tf.random_normal([2,3]), name="v2") saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: # 读取预存的.../data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz 创建多层感知机模型 # 训练参数设置 learning_rate = 0.001 batch_size = 100 display_step
今天说一下tensorflow的变量共享机制，首先为什么会有变量共享机制？ 这个还是要扯一下生成对抗网络GAN，我们知道GAN由两个网络组成，一个是生成器网络G，一个是判别器网络D。...G的任务是由输入的隐变量z生成一张图像G(z)出来，D的任务是区分G(z)和训练数据中的真实的图像（real images）。...所以这里D的输入就有2个，但是这两个输入是共享D网络的参数的，简单说，也就是权重和偏置。而TensorFlow的变量共享机制，正好可以解决这个问题。...，还有这里用的是 # get_variable定义的变量，这个和Variable # 定义变量的区别是，如果变量存在get_variable # 会获得他的值，如果不存在则创建变量 def fc_variable_scope_v2...""" # 解释： # 当reuse为True时时候，而这里定义了新变量u， # 之前不存在，这样也无法reuse。
MobileNetV2分类器和物体检测器在实时摄像机上进行 我已经为iOS和macOS 创建了一个源代码库，可快速实现MobileNet V1和V2，以及SSDLite和DeepLabv3 +。...将图像从其原始大小调整为224×224的时间不包括在这些测量中。测试使用三重缓冲来获得最大吞吐量。分类器在ImageNet数据集上进行训练，并输出1000个类别的预测。...如果您使用Keras，Caffe或MXNet训练模型，将模型转换为Core ML文件并将其嵌入您的应用程序非常容易。如果您使用TensorFlow训练模型，TF Lite是一个不错的选择。...如果您正在使用新图层或激活功能进行前沿工作，Core ML可能无法帮助您。虽然现在可以创建自定义Core ML图层，但我发现使用Metal实现整个模型更容易。...这些脚本从TensorFlow，Keras，Caffe等读取经过训练的模型，并转换权重，以便将它们加载到模型的Metal版本中。
猪年快乐之TensorFlow中实现word2vec及如何结构化TensorFlow模型 导语 今天是2019年新年第一天，首先祝福大家猪年大吉，在新的一年里多多学习，多多锻炼，身体健康，万事如意！...model Variable sharing Manage experiments Autodiff 在本天学习中，尝试基于更复杂的模型word2vec创建一个模型，将使用它来描述变量，模型共享和管理...考虑具有两个隐藏层和两个输入的神经网络。 然后我们将定义和使用神经网络，每次执行函数时，TensorFlow都会创建一组不同的变量。...因为我们会建立很多个检查点，在我们的模型中添加了一个名为global_step的变量有助于记录训练步骤。...你会在很多TensorFlow程序中看到这个变量，我们首先会创建它并初始化为0，然后将它设置成不用被训练（因为我们不希望TensorFlow优化它）。
如何使用 在 TensorFlow 2 中，参数服务器训练由 tf.distribution.experimental.ParameterServerStrategy 类提供支持，该类将训练步骤分布到一个可扩展到数千个工作者...如果被执行的工作者在结束之前变得不可用，该 tf.function 将在另一个可用的工作者上重试。 由于函数的执行不是原子性的，所以一个函数可能被执行多次。...在策略 scope 下创建的每个变量都会调用 variable_partitioner，以指示该变量应如何分区。...在 strategy.extended.colocate_vars_with 下创建的变量将不会被分割。 2.2 集群设置 在真实的生产环境中，用户需要在不同机器上的所有不同进程中运行训练任务。...我们在 dataset_fn 之外创建这些层，但在 dataset_fn 内应用转换，因为我们将把 dataset_fn 包裹到 tf.function 中，它不允许在其内部创建变量。
安装 在本节中，我们将描述安装相应必备软件包所需的步骤。 安装最新版本的TF-slim TF-Slim通过tf.contrib.slim的形式引入（TensorFlow 1.0）。...在下表中列出了每个模型，都有对应的TensorFlow模型文件，Checkpiont，以及top1和top5精度（在imagenet测试集上）。...ResNet V2的性能验证与ImageNet验证集。 所有的16个MobileNet Models在MobileNet Paper 中能够找到。...在Fine-tuning模型时，我们需要小心恢复checkpoint的权重。 特别是，当我们用不同数量的输出标签对新任务进行Fine-tuning时，我们将无法恢复最终的logits （分类器）层。...如果然后要将结果模型与您自己的或预先训练的检查点一起用作mobile model，则可以运行freeze_graph以使用以下内容将变量内嵌为常量： bazel build tensorflow/python
这个字典指定了# 原来名称为v1的变量现在加载到变量v1中(名称为other-v1)，名称为v2的变量# 加载到变量v2中(名称为other=v2)。...在tensorflow中，每一个变量的滑动均值是通过影子变量维护的，所以要获取变量的滑动平均值实际上就是获取这个影子变量的取值。...如果在加载模型时直接将影子变量映射到变量自身，那么在使用训练好的模型就不需要再调用函数来获取变量的滑动平均值了。这样大大方便了滑动平均模型的使用。以下代码给出了一个保存滑动平均模型的样例。...v2/read也类似的代表了变量v2的取值。以上样例文件中给出的最后一个名称为save/control_dependency，该节点是系统在完成tensorflow模型持久化过程中自动生成的一个运损。...在样例程序中，这两个集合中的元素是一样的，都是变量v1和v2，它们都是系统自动维护的。
因此可以在不同的name_scope下轻松地共享同一变量。...另外就是，tf.Variable每次调用都会创建新的变量，而tf.get_variable会在没有该变量时创建；而在已创建该变量时，调用reuse就可以复用该变量（如果不调用reuse就会报错）。...整个网络的训练需要同时训练两个网络，这两个网络的目标是相互对立的： 训练生成器以让其生成更加逼真的图片，尽可能迷惑辨别器 训练辨别器以让其有更强的辨认能力，尽可能识别出生成器生成的假图片。...在GAN-CLS中，D应当判断出真实图像，且图像要符合文字描述。...（根据经验，β=0.5时效果不错） 所以，尽管差值后的合成特征没有对应的真实图片（当然没有，因为特征本来都是合成的），我们仍然可以用合成特征搭配真实图片来训练辨别器D，在训练过程中，辨别器将更善于判断图片与文字描述是否匹配
各元素定义如下：想在原生tensorflow中创建变量，要么需要一个预定义值，要么需要一种初始化机制。此外，如果变量需要在特定的设备上创建，比如GPU上，则必要要显式指定。...为了简化代码的变量创建，TF-Slim在variables.py中提供了一批轻量级的函数封装，从而是调用者可以更加容易地定义变量。...tensorflow中，有两种类型的变量：常规变量和局部（临时）变量。...例如，在神经网络中，一个卷积层由许多底层操作符组成：1. 创建权重、偏置变量2. 将来自上一层的数据和权值进行卷积3. 在卷积结果上加上偏置4....我们也可以通过向saver传递一个变量列表来创建saver。这时，在checkpoint文件中用于定位的变量名可以隐式地从各自的var.op.name中获得。
模块是一个独立的 TensorFlow 图部分，其中包含权重和资源，可以在一个进程中供不同任务重复使用（称为迁移学习）。 从而实现使用较小的数据集训练模型；改善泛化效果，以及加快训练速度。...项目创建者表示，推荐新的TensorFlow用户从这里开始，目前可用的模型有： BERT、Boosted Trees、MNIST、ResNet、Transformer、Wide_deep 研究模型，是研究人员在...TensorFlow中实现的大量模型集合。...它们在发布分支中不受官方支持或不可用；模型维护等方面取决于各个研究人员。目前有51个模型，覆盖计算机视觉、自然语言处理领域等等。 ?...上文提到的这些深度模型库中，有一些是专用的，比如PyTorch Hub、TensorFlow Hub和TensorFlow Models，只能够在PyTorch框架或者TensorFlow中使用，但其使用起来非常方便
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